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Enregistrement W575146699 · doi:10.1016/j.jalz.2015.05.014

The effect of white matter hyperintensities on neurodegeneration in mild cognitive impairment

2015· article· en· W575146699 sur OpenAlexfundno aff
Giuseppe Tosto, Molly E. Zimmerman, Jamie Hamilton, Owen Carmichael, Adam M. Brickman

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNorthern California Institute for Research and EducationFoundation for the National Institutes of HealthU.S. Department of Defense
Mots-clésHyperintensityNeurodegenerationAtrophyWhite matterEntorhinal cortexPsychologyMagnetic resonance imagingNeuroscienceDementiaCardiologyAlzheimer's diseaseMedicineInternal medicineDiseaseHippocampusRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: It is unclear whether white matter hyperintensities (WMHs), magnetic resonance imaging markers of small-vessel cerebrovascular disease, promote neurodegeneration and associated clinical decline in Alzheimer's disease (AD), or simply co-occur with recognized pathogenic processes. METHODS: In 169 patients with mild cognitive impairment, followed for 3 years, we examined the association of (1) baseline regional WMH and cerebral spinal fluid-derived t-tau (total tau) with entorhinal cortex atrophy rates, as a marker of AD-related neurodegeneration, and conversion to AD; and (2) baseline regional WMH with change in t-tau level. RESULTS: In participants with low baseline t-tau, higher regional WMH volumes were associated with faster entorhinal cortex atrophy. Higher parietal WMH volume predicted conversion to AD in those with high t-tau. Higher parietal and occipital WMH volumes predicted increasing t-tau. DISCUSSION: WMHs affect AD clinical and pathologic processes both directly and interacting with tau.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations111
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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